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公开(公告)号：CN115239820A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210723094.X
申请日：2022-06-21
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了一种分体式飞行车辆鸟瞰图实时拼接及车位检测方法，对环视鱼眼相机图像数据，进行相机内外参的标定，得到鱼眼相机的内参、畸变向量和单应性变换矩阵；对去畸变的图像数据，进行环视相机鸟瞰图拼接处理，得到以飞行车辆为中心的鸟瞰图；基于环视相机鸟瞰图拼接的结果，利用基于深度学习的方法，将拼接的鸟瞰图送入卷积神经网络中，得到检测到的车位入口线两个角点坐标，然后利用约束条件和先验信息推理出车位另两个角点坐标，用获取的车位角点坐标，对鸟瞰图进行车位截取，对车位图像进行HOG特征提取，判断车位是否空余，用不同颜色表示空余车位和已用车位，即实现了飞行车辆的鸟瞰图拼接和车位检测。
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公开(公告)号：CN115157945A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210785432.2
申请日：2022-07-04
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: B60F5/02 , B64C37/00 , B60R16/023 , B60K7/00 , B62D15/02
Abstract: 本发明提供分体式飞行汽车线控底盘及其多操纵输入决策控制方法，当线控底盘开机上电后，进行结构检测；若座舱与线控底盘挂载则会进入座舱检测模式，未挂载则会进入遥控器检测模式；座舱检测模式中若座舱急停摁钮触发则会进入紧急模式，未触发继续检测座舱控制摁钮是否触发；未触发则会进入遥控器检测模式，触发则会进入座舱控制模式；遥控器检测模式中若遥控器紧急摁钮触发则会进入紧急，未触发则会继续检测遥控器控制模式切换拨杆位置；若拨杆处于向上挡位则会进入独立指令转换模块控制模式，向下挡位则会进入遥控器控制模式。本发明通过设定分体式飞行汽车的四种控制模式及其优先级，防止了由分体式构型引起的多操纵输入决策控制冲突。
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公开(公告)号：CN117284031A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311228663.4
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种分体式飞行汽车信息架构，包括：用于根据地面指挥系统发送的指令工作并根据实时飞行状态、自身环境、能源动力调整自身飞行局部规划路径并按照需求飞行的飞行信息系统；用于根据地面指挥系统发送的指令工作并根据实时行驶状态、能源状态、各电机情况调整自身行驶局部规划路径并按照需求行驶的底盘信息系统；用于周期性检测对接情况，并根据乘客需求进行切换对接的座舱信息系统；用于发布指令的地面指挥系统。本发明所述一种分体式飞行汽车信息架构具有集成度高、实时性强、位置共享且满足分体式飞行汽车需求等特点，可广泛应用于交通领域。
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公开(公告)号：CN116280301A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310049727.8
申请日：2023-02-01
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 酷黑科技(北京)有限公司
IPC: B64U10/14 , B64U20/70 , B64U30/26 , B64U30/295 , B64U30/297 , B64U101/60
Abstract: 本发明公开了一种飞行器及其飞行控制方法，属于飞行器技术领域，包括机身、驱动结构和机翼；所述驱动结构用于驱动机翼绕机身上设有的旋转中心自转，改变机翼和机身在竖直方向投影的重叠面积；所述机身上设有若干个主涵道和/或机翼上设有若干个副涵道。本发明的一种飞行器及其飞行控制方法，可以解决现有技术中缺乏一种结构紧凑，利于运输和集群作业且涵道动力系统可翻转、动力足控制稳定的飞行器等问题。
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公开(公告)号：CN115157945B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210785432.2
申请日：2022-07-04
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: B60F5/02 , B64C37/00 , B60R16/023 , B60K7/00 , B62D15/02
Abstract: 本发明提供分体式飞行汽车线控底盘及其多操纵输入决策控制方法，当线控底盘开机上电后，进行结构检测；若座舱与线控底盘挂载则会进入座舱检测模式，未挂载则会进入遥控器检测模式；座舱检测模式中若座舱急停摁钮触发则会进入紧急模式，未触发继续检测座舱控制摁钮是否触发；未触发则会进入遥控器检测模式，触发则会进入座舱控制模式；遥控器检测模式中若遥控器紧急摁钮触发则会进入紧急，未触发则会继续检测遥控器控制模式切换拨杆位置；若拨杆处于向上挡位则会进入独立指令转换模块控制模式，向下挡位则会进入遥控器控制模式。本发明通过设定分体式飞行汽车的四种控制模式及其优先级，防止了由分体式构型引起的多操纵输入决策控制冲突。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115871714A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211613327.7
申请日：2022-12-15
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了一种基于分体式飞行车辆的自动驾驶感知系统和运行方法，包括：底盘、座舱、无人机、布置在分体式飞行车辆上的自动驾驶感知系统和决策规划系统。底盘顶部可拆卸安装座舱，无人机底部可拆卸安装座舱；自动驾驶感知系统包括：激光雷达、相机、计算平台；激光雷达获取点云数据；相机获取图像数据；计算平台根据得到的点云数据和图像数据处理并计算得到障碍物的位置和尺寸信息，获取感知结果并发布给决策规划系统；决策规划系统根据计算平台得到的感知结果做出决策并规划路径，辅助分体式飞行车辆避开障碍物。本发明的优点是：底盘、座舱和无人机三个模块均布置了感知传感器，不同传感器信息融合，增大了视野范围，获取更加丰富的环境信息，以实现不同模块的精准对接以及保障各个阶段行驶过程中的安全。
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公开(公告)号：CN115239822A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210889105.1
申请日：2022-07-27
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了分体式飞行车辆多模块间实时视觉识别定位方法及系统，对图像数据，进行相机内外参的标定，得到相机的内外参和尺度变换矩阵；对图像数据，进行图像预处理，得到阈值化灰度图像；然后进行轮廓提取、四边形筛选、透视变换和内部编码识别处理，得到带有标记及角点坐标的正面视图；然后进行边缘细化处理，得到高定位准确度轮廓；基于实时检测定位的结果，利用像素坐标系到图像坐标系到相机坐标系再到世界坐标系之间的转换矩阵，得到相机镜头中心点相对预先布置与静止模块底部ArUco码所在区域中心点相对位置以及对接运动模块相对静止模块的航向偏差角，即实现了飞行车辆多模块间精准实时视觉识别定位。
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公开(公告)号：CN119692391A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411745755.4
申请日：2024-12-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/067 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种物理可实现的相机污染对抗补丁生成方法，属于图像处理技术领域。包括：初始化相机污染补丁的参数；将训练集中的干净图片与相机污染补丁叠加，构成对抗样本；对抗样本与干净图片一起馈送给基于深度神经网络的检测器，检测器输出检测结果；根据检测器的输出结果，计算损失函数，用梯度反传的方式更新并优化相机污染补丁的各项参数；当达到最大训练轮次的时候，训练结束；将训练优化后的相机污染补丁与干净图片叠加，构造对抗样本；对抗样本馈送给各种黑盒检测器，检测结果中目标物体没有被检测出来，其他目标依然能被检测出来。本发明构造的相机污染补丁外观自然，人类观察者难以察觉这种自然发生的镜头污染。
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公开(公告)号：CN118550818A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410529851.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种面向结构化文件模糊测试的种子生成优化方法，具体包括，对目标程序进行静态分析，生成程序控制流图；执行目标程序并动态监控，得到已执行路径；根据程序控制流图和已执行路径生成未执行路径；深度学习模型用于学习执行路径与基本数据单元序列之间的关系，利用深度学习模型预测可能覆盖未执行路径的基本数据单元，其中，深度学习模型为TransformerXL模型；由新获得的基本数据单元组装得到新的结构化文件，新的结构化文件即为新生成的种子。本发明提高了种子通过目标程序的初步格式和语义检查的通过率，提升了种子多样性，进而提高了模糊测试的效率。
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公开(公告)号：CN117746373A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311794806.8
申请日：2023-12-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于管状交并比损失函数的三维车道线检测方法，将车道扩展到管状三维对象，作为一个完整的三维整体来进行预测和约束，完整利用三维车道线的空间结构和信息，提高了三维车道线的检测精度。提出的损失函数简单有效，可以有效扩展和应用到其它三维线性和长条形以及管状目标检测领域，提高检测性能。本发明在OpenLane数据集上进行了大量对比实验，证明了本发明的优越性能。
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